西安银行数字化员工已覆盖16个管理部门，年节省超5万小时

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根据移动支付网的消息，西安银行近期公布了其人工智能技术的应用进展，涉及大模型和RPA等多个领域。该行在智能风险控制和运营管理上取得了阶段性成果，并借助实践经验，持续拓展大模型的应用范围，探索更多业务场景。

在智能风险控制方面，西安银行建立了一个智能风控系统，利用实时流计算、设备指纹和机器学习等先进技术，并参与了人民银行的反洗钱、非法集资及电信诈骗建模试点。通过引入AI算法，该行提升了案例评分、团伙构建和规则推荐等模型的效果，现已覆盖多条业务渠道，有效拦截了各类可疑交易，避免客户损失超过5000万元。

此外，该行还接入了央行的资金流水平台，利用资金流数据精准识别客户风险，优化授信决策，广泛应用于跨境结算和供应链金融等场景。

在运营办公方面，西安银行利用AI视觉识别技术构建了发票OCR智能能力，能够自动识别增值税发票和数字票据的关键字段，进行合规校验与结构化对接。同时，借助本地轻量级大模型，该行在Dify平台上线了OA文字纠错和客户问答两大智能助手，前者能够准确定位和修正文稿中的文字错误，后者则接入了消保客服知识库，辅助一线员工回答客户的咨询。

该行还大规模实施了数字化员工，现已覆盖16个经营管理部门，专注于反欺诈监控、数据核算和客户投诉处理等场景，通过自动化引擎替代重复的人工流程，提升了人力效率。

针对信用卡业务的日常数据报告和非现场监管报表处理，这些数字员工通过“接力赛”式的协作模式，实现了信用卡业务源系统的数据抽取、分类管理、字段级标准化处理、跨系统及跨表的数据核对和异常数据标注，成功解决了数据密度高、核对关系复杂、作业价值低及操作风险等痛点。

西安银行通过引入RPA，并结合OCR、NLP、ASR等多种AI技术，搭建了企业级数字员工运营服务平台，在监管报送、客户服务与内部管理等领域推进业务流程的自动化和智能化升级。

到2025年底，数字员工平台将覆盖超过百个自动化业务场景，每年为全行节省超过5万小时的人工操作时间。例如，反洗钱的人民银行协查报告生成时间已从2天缩短至15分钟，单位结算账户的自动备案效率提升了十倍，绩效考核报表生成时间也缩短至10分钟。

西安银行表示，依托其积累的大模型实践经验，正在不断拓展大模型的应用边界，探索更多办公赋能、业务服务和智能风险控制的场景。

据《智探AI应用》报道，西安银行以构建“西行智慧大脑”为目标，推动AI技术平台在智能客服、智能风控和智能营销等多个领域的服务输出。

早前的信息显示，该行在“全渠道AI智能客服”平台的基础上，整合多项生物识别技术，利用深度学习、自动聚类和数据挖掘等工具，生成多维客户数据标签，并建立了AI基础能力平台，提供全语音门户导航、智能外呼、在线机器人服务及在线语音服务质检等多项服务能力。

此外，为了推动信息技术与业务的深度融合，西安银行设立了科技中心。预计在2025年9月，该科技中心将入驻西安软件园，围绕计算与存储、实时风险控制、人工智能服务及数据价值激活等七大能力矩阵，构建金融科技领域的创新高地，并计划新增1200个就业岗位。

近期，该行科技部和数据管理部已开始招聘工作，以储备科技中心所需的人才。

科技部开放了软件研发、测试管理、基础设施管理、云计算管理和数据安全五类岗位，其中云计算岗位涵盖IaaS、数据库和大数据平台三个方向。

数据管理部则招聘数据应用、数据管理和项目群管理三类岗位，数据应用岗位包括数据分析与应用、数据/算法建模方向；而数据管理岗位则涵盖数据治理和数据安全方向。

来源：移动支付网